中國能源消費(fèi)與環(huán)境質(zhì)量摘要本文是一個(gè)關(guān)于能源和環(huán)境空氣質(zhì)量的評價(jià)類與預(yù)測類問題的提出和合理解決。在中國，能源消費(fèi)所帶來的二氧化硫和煙塵等廢氣的排放嚴(yán)重影響了環(huán)境質(zhì)量，這一問題若處理不當(dāng)，就會(huì)使人類賴以生存的環(huán)境遭到破壞。因此，研究能源結(jié)構(gòu)對空氣質(zhì)量的影響，并預(yù)測未來的空氣質(zhì)量，在此基礎(chǔ)上，合理評價(jià)我國節(jié)能減排取得的成效，具有十分重要的意義。對于問題一，我們采用自回歸滯后模型，此模型中既含有對自身變量的滯后變量的回歸，還包括因變量分布在不同時(shí)期的滯后變量。將對空氣質(zhì)量的影響分為二氧化硫，煙塵，工業(yè)粉塵三個(gè)方面，考慮到污染物排放量還受到過去指標(biāo)的影響，即滯后效應(yīng)，將滯后變量加入式子中。滯后階數(shù)由AIC信息準(zhǔn)則確定（即R2）。將能源消費(fèi)總量，工業(yè)能源消費(fèi)量，生活能源消費(fèi)量及它們的若干期的滯后值表示我國居民工業(yè)生活能源消耗量。建立各個(gè)污染物與能源消耗量關(guān)系，以此定量分析能源消耗與環(huán)境空氣質(zhì)量的關(guān)系。得出結(jié)論：短期內(nèi)工業(yè)能源消費(fèi)對二氧化硫排放量影響最大，生活能源消費(fèi)對煙塵排放量影響最大，能源消費(fèi)總量對工業(yè)粉塵其影響最大。長期后工業(yè)能源消費(fèi)對煙塵和工業(yè)粉塵影響最大。對于問題二，根據(jù)2000-2009年三類污染物各自的排放量，運(yùn)用綜合評價(jià)的方法，構(gòu)造相對偏差模糊矩陣，再利用變異系數(shù)法得出各二氧化硫、煙塵、工業(yè)粉塵對空氣質(zhì)量影響的權(quán)重。這樣便能貼切計(jì)算總輸出和總輸入，用兩者之比來使節(jié)能減排效果數(shù)字化，并反映于圖表，從而得出十一五前期的節(jié)能減排工作做的頗有成效，并在08年得到了近幾年內(nèi)最好的節(jié)能減排效果，而后期雖然有成效，但效益有所下降。對于問題三，利用matlab軟件編程進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合并對未來十年數(shù)據(jù)預(yù)測。由于本題考慮實(shí)施節(jié)能減排后未來十年能源消耗，需要用節(jié)能減排四年中的數(shù)據(jù)對2010-2019年環(huán)境質(zhì)量情況進(jìn)行預(yù)測。能源消費(fèi)按照2000-2009年全體數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。給例表如下：so2排放量預(yù)測數(shù)據(jù)（萬噸）年份2010201120122013201420152016201720182019排放量2098.01991.81892.61800.31715.01636.71565.31500.81443.31392.7關(guān)鍵詞：能源環(huán)境空氣質(zhì)量自回歸分布滯后模型評價(jià)模型模糊數(shù)學(xué)數(shù)據(jù)擬合與預(yù)測一．問題重述人們在日常生活和工業(yè)生產(chǎn)中要消耗大量能源，所產(chǎn)生的廢氣（比如煙塵和二氧化硫、工業(yè)粉塵等）嚴(yán)重污染了空氣，不處理好這一問題，就會(huì)使我們賴以生存的環(huán)境受到破壞和污染。為了更好得解決這一問題，建立居民生活和能源消費(fèi)對環(huán)境質(zhì)量的影響的定量數(shù)學(xué)模型，分析能源消費(fèi)對空氣質(zhì)量的影響。在2006-2010年期間，我國提出了節(jié)能減排政策，通過對減排成績的分析，為下一步制定計(jì)劃提出建設(shè)性的建議。進(jìn)一步統(tǒng)計(jì)分析，預(yù)測未來十年居民生活和工業(yè)的能源消費(fèi)量和環(huán)境質(zhì)量，掌握基本的發(fā)展趨勢。基于以上的建模求解以及分析的過程，為我國未來改善環(huán)境空氣質(zhì)量提出意見。問題一：我國居民生活和工業(yè)的能源消費(fèi)對環(huán)境質(zhì)量影響的定量分析。問題二：定量分析研究2006-2010年期間我國節(jié)能減排政策的成效。問題三：按下表所給的信息，預(yù)測我國未來十年居民生活和工業(yè)的能源消費(fèi)量和環(huán)境質(zhì)量。二．問題分析?問題一分析，問題一分析，要定量分析居民生活和能源消費(fèi)對環(huán)境質(zhì)量的影響，我們理解為建立能量消費(fèi)與環(huán)境質(zhì)量的關(guān)系，其中將能源消費(fèi)總量，工業(yè)能源消費(fèi)量，生活能源消費(fèi)量及它們的若干期的滯后值作為衡量能量消費(fèi)的因子，將二氧化硫、煙塵、工業(yè)粉塵排放量作為衡量環(huán)境的指數(shù)，建立自回歸分布滯后模型。問題二分析，建立效益模型，利用問題一的結(jié)論，即三種污染物二氧化硫、煙塵、工業(yè)粉塵對環(huán)境空氣質(zhì)量的影響比重，以各自排放量乘以各自比重再求和，得到模型中總輸入的數(shù)值，總輸出也同樣由各自污染物排放量的逐年的減少量乘以權(quán)重再相加得到，分別計(jì)算出00年到09年的總輸入和總輸出，對每一年都作出總輸出對總輸入的比值h，比值越大，說明節(jié)j能減排的效果越好。畫出h折線圖，來觀察十一五期間節(jié)能減排的效益的大小。j問題三分析，利用matlab軟件編程進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合并對未來十年數(shù)據(jù)預(yù)測。由于本題考慮實(shí)施節(jié)能減排后未來十年能源消耗，需要用節(jié)能減排四年中的數(shù)據(jù)對2010-2019年環(huán)境質(zhì)量情況進(jìn)行預(yù)測。能源消費(fèi)按照2000-2009年全體數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。給出表格和圖像說明環(huán)境質(zhì)量情況三．模型假設(shè)題目所給數(shù)據(jù)真實(shí)可信，無較大偏差。中國人口在2000~2009無較大變化，按2009年的人口數(shù)據(jù)【1】進(jìn)行問題解答。廢氣中主要污染物為題目中給出的三樣，解題過程中忽略其他污染物。污染物排放量與能源消耗成正比。每年的污染物排放之間無交互影響，即前一年污染物排放對下一年無關(guān)。假設(shè)二氧化硫、煙塵、工業(yè)粉塵對環(huán)境空氣質(zhì)量的影響程度不同，即都有一定的權(quán)重。四．符號(hào)說明p理想方案R相對偏差模糊矩陣i模糊評價(jià)指標(biāo)權(quán)重（i=l,2,3）a第j年關(guān)于第i項(xiàng)污染物排放量的指標(biāo)值xi第i項(xiàng)污染物排放量的平均值S2i第i項(xiàng)污染物排放量的方差

vi變異系數(shù)Fj第j年的環(huán)境污染物總排放量x(/第j年對第i種輸入變量的投入總量y第j年對第r種輸出變量的產(chǎn)出總量hj總輸出對總輸入的比值yso2二氧化硫排放量y工業(yè)粉塵排放量yyc煙塵排放量sum能源消費(fèi)總量gy工業(yè)能源消費(fèi)量sh生活能源消費(fèi)量ww污染物量五．模型建立與求解?問題一：建立自回歸分布滯后模型表達(dá)式：污染物二常數(shù)+能源總量+工業(yè)能源消費(fèi)量+(生活能源消費(fèi)量)+污染物滯后量+解釋變量滯后量+￡即：logww二c+藝0Asum+藝卩k t—k kk=0 k=0Agy+藝丫logww二c+藝0Asum+藝卩k t—k kk=0 k=0t—k k t—k 1 2 3 t—kTOC\o"1-5"\h\zk=0 k=1注：log表示取對數(shù)，A一階差分我們采用AIC信息準(zhǔn)則來選擇最佳滯后期，AIC越小表示滯后階數(shù)最合適，得出模型為:Log(y)=c+Asum+Agy+Agy+Ash+Ayso2t t—1 t—1 so2Log(y)=c+sum+Asum+gy+Agy+sh+Ash+Ayyct ycLog(y)=c+sum+Asum+gy+Agy+Aygft gf模型結(jié)果估計(jì)及分析：?二氧化硫：表一：

VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.■,c=7.2695770.40332913.023950.0353SUM-SUMfc1)-2.90E-062.05E-05-0.1415730.9105SUM(-1>SUM(-^5.69E-066.15E-060.9243160.5250GY-GY^1)--4.19E-064.50E-06-0.9301670.5230G￥(-1卜0￥肋1.35E-065.60E-060.2409330.8495SH-SH(-1)6.55E-050.0001800.3639840.7770VS02^1J:0.0001460.0001830.7955530.5722R-squared0.933790Meandependertvar7.740992Adju.stedR-^quared0.536531S.D.dependentvar0.097742S.E.ofregression0.066541Akaikeinfocriterion-2.911427Sumsquaredresid0.004428Schurzcriterion-2.841916Loglikelihood18.64571F-statistic2；35O501Durbin-Watson；stat3:100183Prob(F-.statfs.tici0.461509圖一：氧化硫與能源消費(fèi)的最終模型：Logy)=7.27-2.90x10-6Asum+5.69x10-6Asum-4.19x10-6Agy+1.35x10-6Agy+6.55x10-5Ash+0.0001XySO2t t-l t-l S02從表一中可以得出結(jié)論，能源消費(fèi)總量顯著水平為90%，生活能源消費(fèi)總量顯著水平在80%，說明實(shí)際上這兩個(gè)變量對so排放量的影響都并不顯著。工業(yè)能源消費(fèi)總量顯著性為50%，相對其2它幾個(gè)因素顯著性要強(qiáng)一些，說明工業(yè)能源消費(fèi)對二氧化硫的排放量影響要大。并且工業(yè)能源消費(fèi)總量前的系數(shù)為正，說明工業(yè)能源消費(fèi)越大，so的排放量越有增加的趨勢。從圖1看，擬合2水平總體一般。煙塵：表二：

VariableCoefficientStd.Errort-Stati&ticProb.C6.^761130.9797106.4060900.098SSUM-SUM^1)-1.91E-053.06E-05-0.6245430.6446SUM2.78E-054.55E-050.6107030.6510G￥.1.66E-051.51E-051.1019490.4691GY^Gr(-1)-2：65E-067.66E-06-O：3^I64960.7877SH-0.0003820000384-0.9937910.5020SH-SH(-1)0.00023200002251.0271620.4915YYC(-1J0.00122600008741.4038500/3940R-.squared0.967706Meandependentvar6.928668AdjustedR-squared0.741651S.D.dependentvar0.103089S.E.ofregression0.052398Akaikeinfocriterion-3.479337Sumsquaredresid0.002746Schwarz-eriterion-3.304026Loglikelihood23.65702F-statistic-4；280832Durbin-Watsonstat3.690024Prob(F：statistic)'0.356381圖二煙塵與能源消費(fèi)的最終模型：Log(y)=6.28+2.78x10-5sum+1.91x10-5Asum+1.66x10-5gy-2.65x10-6Agy-0.0004sh+0.0002Ash+0.001Ayyct yc從表二中可以得出結(jié)論，能源消費(fèi)總量、工業(yè)能源消費(fèi)總量和生活能源消費(fèi)總量對煙塵排放量的影響都不顯著。對于工業(yè)能源消費(fèi)總量這一因素，經(jīng)過長期比短期對煙塵排放的顯著性更強(qiáng)，即影響更大。在能源消費(fèi)總量顯著水平為90%，生活能源消費(fèi)總量顯著水平在80%，工業(yè)能源消費(fèi)總量顯著性為50%，相對其它幾個(gè)因素顯著性要強(qiáng)一些，說明工業(yè)能源消費(fèi)對二氧化硫的排放量影響要大。并且工業(yè)能源消費(fèi)總量前的系數(shù)為正，說明工業(yè)能源消費(fèi)越大，so的排放量越有增2加的趨勢。從圖1看，擬合水平總體一般。Log(y)=7.01+2.07x10-6sum+7.35x10-6Asum-7.21x10-6gy+1.24x10-6Agy+0.0002Aygft gf從表二中可以得出結(jié)論，短期來看能源消費(fèi)總量顯著水平為65%，工業(yè)能源消費(fèi)總量顯著水平為80%，生活能源消費(fèi)總量為50%，顯著性要強(qiáng)一些，說明短期生活能源消費(fèi)對煙塵的排放量影響

要大。并且生活能源消費(fèi)總量前的系數(shù)為正，說明生活能源消費(fèi)越大，煙塵的排放量越有增加的趨勢。對于工業(yè)能源消費(fèi)總量這一因素，經(jīng)過分析，發(fā)現(xiàn)長期比短期時(shí)間對煙塵排放的顯著性更強(qiáng)，即影響更大。從圖2看，擬合水平總體較好。?工業(yè)粉塵：表三：VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C7.0098010.7303639.59769900024SUM■2.07E-065.76E-060.35968707429SUM-SUM(-1)7.35E-065.14E-061.4298380.2481GY-Z：2'1E-068.70E-06-0.8286140.46811.24E-065.86E-0602108810.84650.D001900.0005980.31709307720R-squared0.963919Meandependentvar6.685857AdjustedR-squared0.903785S.D.dependentvar0.239737S.E.ofregression0.074363Akaikeinfocriterion-2.：125000Sumsquaredresid0.016589Schwarz.criterion-1.993517Loglikelihood15.56250F-statigtic16.02948Durbin-Watsonstat3.054220Prob(F-statistic)0.022519圖三：工業(yè)粉塵與能源消費(fèi)的最終模型：Log(y)=7.01+2.07x10-6sum+7.35xlO-6Asum+-7.21x10-6gy+1.24xlO-6Agy+0.0002Aygft gf從表三中可以得出結(jié)論，短期來看能源消費(fèi)總量顯著水平為20%，長期來看能源消費(fèi)總量顯著水平為70%，短期的影響更大。短期工業(yè)能源消費(fèi)總量顯著水平為80%，長期工業(yè)能源消費(fèi)總量顯著水平為50%，說明長期工業(yè)能源消費(fèi)總量對工業(yè)粉塵排放量影響要大。從圖2看，擬合水平總體較好。?問題二：1.環(huán)境空氣質(zhì)量指標(biāo)模型的建立與求解：設(shè)有P=｛p,p，…,p｝是待評價(jià)的n個(gè)方案集合，Q^q,q，…,q｝是評價(jià)因素集合，將P中的每個(gè)1 2n 12n

方案用Q中的每個(gè)因素進(jìn)行衡量，得到一個(gè)觀測值矩陣:'a11a12…a'1nA=a21a22?…a2n方案用Q中的每個(gè)因素進(jìn)行衡量，得到一個(gè)觀測值矩陣:'a11a12…a'1nA=a21a22?…a2n.am1am2…a丿mn其中冷表示第j個(gè)方案關(guān)于第i項(xiàng)評價(jià)因素的指標(biāo)值。(11建立理想方案p=(p0,p0,…,p0),其中|max鳥JP0=1?fij}i Imma丿ij(2)建立相對偏差模糊矩陣R:當(dāng)a為效益型指標(biāo)ij當(dāng)a為成本型指標(biāo)ij(r11r21r12

r22r)1nr2nrm1rm2r丿mnmina其中r=tijaij(3)利用變異系數(shù)法建立各評價(jià)指標(biāo)的權(quán)重x=1￡a為第i項(xiàng)指標(biāo)的平均值,inijj=1即得到各指標(biāo)的權(quán)數(shù):w(i=1,2,…,m)。變異系數(shù)公式為:iS2=1￡(-x)是第i項(xiàng)指標(biāo)值的方差。in—1 (/ij=1s―ixi對v進(jìn)行歸一化,iv=i，其中(4)建立綜合評價(jià)模型w=iv

i—

￡vii=1F=￡wrj iiji=1(j(j=1,2,…,n)表1中國歷年廢氣中主要污染物排放量統(tǒng)計(jì)年度二氧化硫排放量煙塵排放量工業(yè)粉塵排放量2000年1995.11165.410922001年1947.81069.8990.62002年1926.61012.79412003年2158.71048.710212004年2254.91095904.82005年2549.31182.5911.22006年2588.81088.8808.42007年2468.1986.6698.72008年2321.2901.6584.92009年2214.4847.2523.6在表1-1的三項(xiàng)指標(biāo)中，二氧化硫排放量、煙塵排放量、工業(yè)粉塵排放量為成本型指標(biāo)，則可對以上三個(gè)指標(biāo)進(jìn)行模糊評價(jià)，最終得出空氣質(zhì)量指數(shù)。(1)理想方案為

p二C0,P0,p0)=G926.6,847.2,523.6)(2)建立相對偏差模糊矩陣R: 1 23'0.96570.98911.00000.89250.85440.7557'0.96570.98911.00000.89250.85440.75570.74420.78060.830010.87000.72700.79190.83660.80790.77370.71640.77810.85870.93971.00000.4795'0.52860.55640.51280.57870.57460.64770.74940.89521.0000,mina其中，r j。ija(3)建立各個(gè)評價(jià)指數(shù)的權(quán)數(shù)：W°=1,2,3)w=0.2485w=0.2361w二0.51541232.比值計(jì)算與成果圖的得到因?yàn)橐u價(jià)十一五期間我國節(jié)能減排取得的成績，除了十一五期間的比較，我們認(rèn)為2000到2005的數(shù)據(jù)也有比較價(jià)值，對2000到2009的數(shù)據(jù)。參照DEA模型⑶，我們引入輸入和輸出指標(biāo)，我們知道在輸入最少而輸出最大的情況下則認(rèn)為成績最好，所以，將輸出與輸入的比值作為標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行評價(jià)，此題中，我們將各年二氧化硫排放量，煙塵排放量，工業(yè)粉塵排放量作為輸入變量。二氧化硫，煙塵，工業(yè)粉塵排放量各自與前一年相比的削減量作為輸出量，具體見表1:表4輸入和輸出指標(biāo)總輸入輸入變量總輸出輸出變量環(huán)境容納資源二氧化硫排放量環(huán)境空氣質(zhì)量二氧化硫削減量煙塵排放量煙塵削減量工業(yè)粉塵排放量工業(yè)粉塵削減量建立模型:我們設(shè)xij是第j年對第i種輸入變量的投入總量x>0，y是第j年對第r種輸出變量的產(chǎn)出總ij ij rj量yrj>0，因?yàn)檩斎牒洼敵鲎兞康姆N類并沒有改變，所以所得各種排放物對環(huán)境空氣質(zhì)量的權(quán)重直接用于輸入輸出的權(quán)重，即①=?，i=1,2,...m，r=1,2,...s，j=1,2,...n。(這題中，m=3，s=3，irj=9)。有公式(比值公式):為Wyrrjh= 1 ,j=1,2, ,nj尢Wxiiji=1我們根據(jù)中國統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)的整理得到表5的數(shù)據(jù)表5投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)20011947.81069.8990.647.395.6101.420021926.61012.794121.257.149.620032158.71048.71021-232.1-36-8020042254.91095904.8-96.2-46.3116.2200520062007200820092549.32588.82468.12321.22214.41182.51088.8986.6901.6847.2911.2808.4698.7584.9523.6-294.4-87.5-6.4-39.5120.7146.9106.893.7102.28554.4102.8109.7113.861.320011947.81069.8990.647.395.6101.420021926.61012.794121.257.149.620032158.71048.71021-232.1-36-8020042254.91095904.8-96.2-46.3116.2200520062007200820092549.32588.82468.12321.22214.41182.51088.8986.6901.6847.2911.2808.4698.7584.9523.6-294.4-87.5-6.4-39.5120.7146.9106.893.7102.28554.4102.8109.7113.861.3煙塵削減量煙塵排放量煙塵削減量根據(jù)權(quán)重算出的總輸入，總輸出，及比值h見表6:j表6總輸入、總輸出以及比值年份總輸入總輸出比值（hj）20011247.16386.5870.069420021244.08244.3130.035620031310.258-107.408-0.082020041285.06125.0520.019520051382.322-97.116-0.070320061317.03265.2900.049620071206.369110.6630.091720081091.143115.2260.105620091020.16670.9780.0696為了直觀，畫出了各年比值h的折線圖:j0.15—hj0.1J5LIj5

LI-ly200-In200200IBJ5LIj5

LI-ly200-In200200IB-h-山200-123」O1d±_u圖六比值折線圖由折線圖可知，從2001年到2005年前也就是實(shí)行十一五計(jì)劃前，我國節(jié)能減排效率不是很高而且有下降趨勢，節(jié)能減排勢在必行。從06年開始比值開始上升，即效率增高，而十一五計(jì)劃正是從06年開始的，說明十一五期間節(jié)能減排效率整體較高而且相比沒事實(shí)行十一五前有較明顯變化，污染物的輸出得到有效控制，從06年到08年的比值hj都在升高，而十一五后期有所下降，說明十一五前期的節(jié)能減排工作做的頗有成效，而后期雖然有成效，但效益有所下降。問題三：利用matlab軟件編程進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合并對未來十年數(shù)據(jù)預(yù)測。由于本題考慮實(shí)施節(jié)能減排后未來十年能源消耗，需要用節(jié)能減排四年中的數(shù)據(jù)對2010-2019年環(huán)境質(zhì)量情況進(jìn)行預(yù)測。能源消費(fèi)按照2000-2009年全體數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。1)對未來十年工業(yè)能源消耗數(shù)據(jù)的預(yù)測：以00至09年的數(shù)據(jù)作為原數(shù)據(jù)做預(yù)測，作預(yù)測圖表：data1quadraticdatadata1quadraticdata2離霧靈罷哮H工業(yè)能源消耗數(shù)據(jù)(萬噸)年份2010201120122013201420152016201720182019排放量2435002639402851903072503301203537903782804035704296604565702)對未來十年生活能源消耗數(shù)據(jù)的預(yù)測：以00至09年的數(shù)據(jù)作為原數(shù)據(jù)做預(yù)測，作預(yù)測圖表：

生活能源消耗數(shù)據(jù)（萬噸）年份2010201120122013201420152016201720182019排放量37074395894216644804475045026553088559725891761924data1quadraticdata7離霧靈盎迤w3）對未來十年so2排放量預(yù)測數(shù)據(jù)data1quadraticdata7離霧靈盎迤w以06至09年的數(shù)據(jù)作為原數(shù)據(jù)做預(yù)測，作預(yù)測圖表21皿-2000-data1quadratic data-2_u32201320120i/data1quadratic data-2_u32201320120i/IF;201no亦72019201so2排放量預(yù)測數(shù)據(jù)（萬噸）年份2010201120122013201420152016201720182019排放量2098.01991.81892.61800.31715.01636.71565.31500.81443.31392.74）對未來十年煙塵排放量預(yù)測數(shù)據(jù)的預(yù)測：以06至09年的數(shù)據(jù)作為原數(shù)據(jù)做預(yù)測，作預(yù)測圖表：年備煙塵排放量預(yù)測數(shù)據(jù)（萬噸）年份2010201120122013201420152016201720182019排放量753.6672.6591.6510.7429.7348.7267.7186.7105.824.85）對未來十年粉塵排放量預(yù)測數(shù)據(jù)的預(yù)測：以06至09年的數(shù)據(jù)作為原數(shù)據(jù)做預(yù)測，作預(yù)測圖表：

年備粉塵排放量預(yù)測數(shù)據(jù)（萬噸）年份2010201120122013201420152016201720182019排放量472.4448.1448.1472.3520.7593.3690.0811.0956.21125.6六．模型優(yōu)缺點(diǎn)分析及優(yōu)化一、模型的優(yōu)缺點(diǎn)優(yōu)點(diǎn)：問題一中，采用自回歸分布滯后模型，充分的考慮了能源消費(fèi)與環(huán)境污染的影響的滯后效應(yīng)；問題一中，采用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中的對經(jīng)濟(jì)變量的研究方法，對多元解釋變量與被解釋變量進(jìn)行綜合分析，用專業(yè)的計(jì)量軟件Eviews進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，具有更強(qiáng)的可靠性與準(zhǔn)確性；問題二中，本文用F.來合理的代替二氧化硫排放量、煙塵排放量、工業(yè)粉塵排放量三個(gè)指標(biāo)來衡量環(huán)境污染程度，大大簡化了模型；問題二中，用總輸出與總輸入比值來數(shù)字化節(jié)能減排效果，便于我們研究節(jié)能減排成效；運(yùn)用多種數(shù)學(xué)軟件（如Matlab、Eviews、Excel），取長補(bǔ)短，使計(jì)算結(jié)果更加準(zhǔn)確。缺點(diǎn)：問題二中，關(guān)于數(shù)據(jù)處理繁雜問題，可以通過改進(jìn)模型來避免，權(quán)重的算法可以更精確些，對于總輸入總輸出的算法可以再客觀一些；問題三中對于短觀測數(shù)據(jù)序列，由于獲取的信息量少，難以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)變化規(guī)律，若用統(tǒng)計(jì)分析方法建模，所作出的預(yù)測將不準(zhǔn)確?；疑碚撌翘幚砩贁?shù)據(jù)、不確定性問題的理論。對此問題，建立灰色預(yù)測模型（GM）可以得到比較準(zhǔn)確的結(jié)果。二、模型的改進(jìn)問題三我們運(yùn)用了基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)擬合來進(jìn)行預(yù)測，但因?yàn)槲覈鴮?shí)行節(jié)能減排的時(shí)間不長，為保擬合出圖線，所以我們運(yùn)用近十年的數(shù)據(jù)來進(jìn)行擬合，但其中卻包括了未進(jìn)行節(jié)能減排時(shí)的數(shù)據(jù)，所以與我們想得到的數(shù)據(jù)是有很大出入的。對于短觀測數(shù)據(jù)序列，由于獲取的信息量少，難以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)變化規(guī)律，若用統(tǒng)計(jì)分析方法建模，所作出的預(yù)測將不準(zhǔn)確?；疑碚撌翘幚砩贁?shù)據(jù)、不確定性問題的理論。對于問題三，我們可以進(jìn)行灰色預(yù)測，利用模糊數(shù)學(xué)的相關(guān)知識(shí)來進(jìn)行預(yù)測，會(huì)使得到的預(yù)測曲線更接近于事實(shí)。七．參考文獻(xiàn)【1】中國統(tǒng)計(jì)年鑒，/tjsj/ndsj/2010/indexch.htm【2】高鐵梅，王金明，梁云芳，計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析方法與建模：EViews應(yīng)用及實(shí)例，清華大學(xué)出版社，2009.5【3】王沫然，《MATLAB與科學(xué)計(jì)算（第2版）》，北京：電子工業(yè)出版社2003【4】鄔學(xué)軍，周凱，宋軍全，《數(shù)學(xué)建模競賽輔導(dǎo)教程》，杭州：浙江大學(xué)出版社，2009【5】劉衛(wèi)國，MATLAB程序設(shè)計(jì)教程，北京：中國水利水電出版社，2005